DF单位根检验的势及检验式的选择

Dejong et al(1992a)研究了有限样本DF单位根检验的势函数.其研究与DF单位根检验的初衷不符.本文探讨了生成平稳备择假设样本序列的一般方法,进而较系统地研究了DF检验的势,并在此基础上讨论了检验式的选择问题.     

退势单位根检验的小样本性质

在经验研究中,尽管Dickey-Fuller提出的 统计量是应用最广泛的单位根检验,但是,它的检验功效偏低是众所周知的。为了改善Dickey-Fuller检验的功效,本文将时间序列的四种退势方法和 检验、 检验、MAX检验和 检验相结合,通过蒙特卡洛模拟试验研究了16种退势单位根检验的小样本性质。研究发现,退势单位根检验均不同程度地改善了 型检验的功效,特别是退势单位根检验 -KGLS、MAX-KGLS、 -RLS和MAX-RLS具有更理想的小样本性质。     

非对称单位根检验和非参数方差比

基于三种退势方法较详细研究了方差比检验在非对称单位根检验中的适用性,并通过MC模拟揭示了其检验势性质。结果表明：在不含趋势项的TAR下,两机制TAR数据落在第一机制的比率是影响方差比检验势的重要因素,且比率越高检验势也越高;三机制TAR中落在中间机制的数据比率会影响检验势,随着比率增加检验势呈下降趋势,但程度不大。在含趋势的TAR下,由于趋势项在数据生成过程中具有支配作用,各种检验势会随着趋势设定的不同而不同。数据在不同机制之间的转换概率越高,则ROLS和RDM退势较OLS退势具有明显优势。     

STAR模型中的递归退势单位根检验研究

在STAR模型框架下,考虑时间序列具有线性确定性趋势成分,本文建立了一个递归退势单位根检验统计量,推导了其渐近分布;并在考虑初始条件情形下,对递归退势、OLS和GLS退势单位根检验统计量的有限样本性质进行了细致的比较研究。若忽略初始条件的影响,GLS退势和递归退势单位根检验统计量的检验势都显著高于OLS退势。随着初始条件的增大,GLS退势单位根检验统计量的检验势下降得比较厉害,递归退势单位根检验统计量的检验势较为稳定,且在样本量较大情形下更具优势。     

检验式设定错误对时间序列单位根检验小样本性质的影响

首先对单位根检验的两类常见的数据生成系统进行比较,然后利用蒙特卡洛实验研究了时间序列单位根检验式的设定问题。研究发现在利用DF检验和DF-GLS检验进行时间序列的单位根检验时,检验式设定错误直接影响着检验结果,尤其在推断时间序列是趋势平稳过程还是有时间趋势项的随机游走过程或有二阶时间趋势多项式的随机游走过程时,检验式的错误设定很容易将趋势平稳过程误判为非平稳过程。     

面板单位根检验的Bootstrap比较

目前,面板数据单位根检验主要是IPS检验、BREIGUN检验、LLC检验和FISHER检验,它们都具有好的大样本性质,但他们的有限样本性质却是应用中必须要考虑的问题.文章应用bootstrap对四种检验进行了比较研究,发现这四种检验不仅存在截面和时序个数的影响,是否引入时间趋势项也是导致检验水平和功效扭曲的一个因素.     

门限自回归下的单位根检验可靠性研究

在非对称的门限自回归模型下,由于传统单位根检验式的误设,会导致单位根检验势下降。本文通过一系列的Monte-Carlo模拟表明：非对称性对ADF和PP检验的检验势会产生较大影响,而对其他四种常用的单位根检验势产生的影响较小,也就是说,在非对称的门限自回归下,非对称性对退势单位根检验势产生的影响较小。模拟中也发现：NP单位根检验对TAR模型和持久性都具有稳健性。     

关于ADF与PP单位根检验方法的探讨

经济理论认为许多经济变量具有非对称的阈值自回归调整行为,而标准的单位根检验ADF和PP法都是基于线性自回归模型而构造的,因此对非对称单位根检验并不适用。本文应用Monte-Carlo模拟方法对ADF和PP检验在TAR与M-TAR模型下的检验势进行系统研究,并对模拟结果的产生原因进行了深入分析。模拟结果表明:当非对称程度较大时,ADF和PP的检验势都具有较大幅度的下降,但是ADF比PP法具有更大程度的下降。     

残差块形自助法在非对称单位根检验中的适用性

非对称单位根检验已成为时间序列分析中重要研究领域之一。而当随机干扰项之间具有一般性的自相关时,非对称单位根检验式中,由于不同的滞后阶会对统计量检验势产生至关重要的影响,因此采用残差块形自助法（RBB）对非对称单位根EG检验进行有效的改进研究,并对RBB法的适用性进行了模拟。结果表明：RBB法不仅在一定程度上降低了检验水平扭曲,而且大大提高了EG法的检验势。     

时间序列的单位根检验与伪检验

文章证明了平稳性的三个结论,即平稳序列的子序列仍是平稳的;非平稳序列子序列单整阶数不会超过原序列;一个序列乘以一个大于0的常数,平稳性不会改变。并利用得到的结论分析GDP序列,指出一些文献中的检验属于伪检验。对GDP数据序列（1952～2008）的平稳性检验得出结论：实际GDP取自然对数后是I（1）序列;实际人均GDPI（2）序列;实际人均GDP对数序列是I（1）序列;实际GDP增长率是I（0）序列。     

基于蒙特卡罗分布式算法的单位根检验

本文基于单位根检验的基本原理,说明了几种常见的单位根过程检验方法的局限性,提出用MonteCarlo分布式计算方法来计算一般统计量的分布函数表。笔者应用该算法计算时间序列的单位根过程检验统计量的分布函数表,提出了一种新的检验方法,该方法与著名的迪基-福勒检验进行对比,优点在于,一是公式转弯少,使用的是原假设的统计量;二是根据统计量直接的分布,而不是极限的分布;三是不必进行随机积分;四是可以根据任意的显著性水平、任意的样本容量进行检验。     

STAR模型下初始条件对退势单位根检验统计量的影响研究

在STAR模型框架下,文章分析了不同初始条件下OLS和GLS退势KSS统计量检验水平和检验势的特征,发现OLS退势KSS统计量的检验势随初始条件的增大而上升,GLS退势KSS统计量的检验势随初始条件的增大而下降,这与通常忽略初始条件影响下GLS退势比OLS退势KSS统计量有更高检验势的结论不一致.为此,进一步探讨了考虑初始条件情况下STAR模型中的退势单位根检验策略.     

DF检验模型误选对单位根检验的影响

DF检验是单位根检验最常用的方法,实际应用时,必须按照一定的顺序选择三个检验模型,否则检验可能产生一定的偏误.文章通过蒙特卡罗模拟方法论证了如果不确定的缺少或不正确的增加一些确定项将分别导致第一类错误和第二类错误的概率变大,所以得出DF检验必须按照一定的顺序检验的结论.     

单位根的全距检验方法及其应用

文章系统研究了单位根检验的一种非参数全距检验统计量:RUR检验与FB-RUR检验,并且运用Monte Carlo模拟给出了两个全距检验的临界值及响应面函数,MC仿真比较了全距检验与秩检验、传统检验的优劣。结果表明,全距检验统计量的检验效果与秩检验相近,适用于非线性时间序列平稳性检验。实证表明,当全距检验与秩检验结果一致但与传统检验不一致时,往往存在明显的单调非线性特征;当全距检验与秩检验、传统检验结果不一致时,序列会出现周期性、非线性或结构突变等多重特征。将全距检验、秩检验与传统单位根检验方法相结合可以发现时间序列中的非线性特征,从而防止对非线性时间序列滥用传统单位根检验得到错误的结论。     

面板单位根检验中的快速双自举抽样推断方法研究

文章对SUR-ADF面板单位根检验进行了理论解析.通过蒙特卡罗实验,揭示了SUK-ADF检验的有限样本性质.即较低的检验势和较高的水平扭曲;提出了应用快速双自举抽样推断的方法来提高SUK-ADF检验的可靠性的想法.     

非线性单位根KSS检验联合检验量分布研究

文章以数据生成是否含漂移项为基础,分两种情况讨论非线性单位根KSS检验中三类联合检验量分布,结果表明它们在大样本下都收敛到维纳过程的泛函.为在实证分析中使用这三类联合检验量,文章通过蒙特卡罗模拟获得有限样本下常用的临界值,模拟显示:虽然这些临界值随着样本的增加而下降,但呈现稳定态势,且符合理论分析结果.     

面板数据的单位根检验与增长收敛

人们在对时间序列进行回归时,往往会进行单位根检验,但是人们很少对面板数据回归时进行单位根检验,无论从理论还是实证方面,这往往会导致伪回归,使得回归结果无效。随着越来越多的面板数据的出现,面板数据的单位根检验正成为经济分析中的标准工具,单位根的理论与应用逐渐为人们     

中国宏观经济变量的结构突变单位根检验

文章首先比较系统地总结了有关结构突变单位根检验的理论、方法和模型。在考虑经济中结构突变的基础上对中国宏观经济总量的时间序列是具有单位根的非平稳还是趋势平稳进行了研究,为提高检验功效,应针对数据生成过程的特点联合多种检验方法进行检验。     

LSTAR-GARCH模型的单位根检验

LSTAR模型的单位根检验往往易忽视其条件方差的时变性,实际上,对许多经济变量尤其是金融变量建立LSTAR模型后,经常发现其条件方差存在GARCH效应。针对LSTAR-GARCH模型的平稳性检验,本文构建了检验统计量tNG,之后在极大似然估计的基础上,推导出tNG的渐近分布,通过蒙特卡洛模拟方法得到该统计量的渐近临界值,并在此基础上研究了tNG检验的检验功效。在与刘雪燕和张晓峒(2009)提出的tNL检验、Ling等(2003)提出的tLG检验以及DF单位根检验进行比较后,发现tNG检验具备明显优势。     

单位根的秩检验及其应用研究

 本文系统研究了单位根检验的三种非参数秩检验统计量：RDF检验、得分秩( )检验与逆得分秩( )检验,推导了逆得分秩的分布。然后运用Monte Carlo模拟给出了各种秩检验的临界值,将秩检验与传统检验的优劣进行了比较,并将这些方法应用于我国货币需求函数各变量月度序列的实证检验。Monte Carlo模拟和实证应用的结果表明,秩检验与传统单位根检验方法相结合可以发现序列中的非线性特征,这将有助于对时间序列特征的深入分析。